灰度图的直方图修正方法及作用

灰度图的直方图修正方法主要有灰度拉伸、直方图均衡化和自适应直方图均衡化等。这些方法的作用都是为了增强图像的对比度和亮度，使图像更加清晰、鲜明。

灰度拉伸是通过对图像的灰度值进行线性变换，将像素的灰度值从原来的范围拉伸到更大的范围，从而增强图像的对比度。

直方图均衡化是将图像的像素灰度值按照一定的规则进行重新分配，使得图像的直方图变得更加平坦，从而增强图像的对比度和亮度。

自适应直方图均衡化是在直方图均衡化的基础上，对不同区域的图像进行分块处理，以适应不同区域的光照条件差异，从而进一步提高图像的对比度和亮度。

这些方法的作用是为了使图像更加清晰、鲜明，以便于后续的图像处理和分析。

相关问题

matlab灰度直方图修正

MATLAB灰度直方图修正是一种图像处理技术，它可以通过对图像的像素值进行调整，使得图像的对比度和亮度得到改善。在MATLAB环境下，可以通过编程实现对图像的灰度变换和直方图修正。灰度变换是指对图像的像素值进行线性或非线性变换，以改变图像的亮度和对比度。直方图修正是指对图像的像素值进行统计分析，以调整图像的亮度和对比度。通过灰度变换和直方图修正，可以使得图像更加清晰、鲜明，更符合人眼的视觉感受。

简述直方图修正技术基本原理

直方图修正（Histogram Equalization）是一种图像增强方法，其基本原理是通过对图像像素的灰度值进行重新分配，使得图像的灰度级分布更加均匀，从而增强图像的对比度和清晰度。

具体而言，直方图修正技术的基本原理是：首先对图像的灰度值进行统计，得到其灰度直方图；然后根据直方图的分布情况，计算出一个灰度变换函数，将原图像中的每个像素的灰度值映射到新的灰度值上；最后，将新的灰度值赋给图像中的每个像素，得到修正后的图像。

在灰度变换函数的计算过程中，通常使用累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）和反向映射函数（Inverse Mapping Function）来实现。CDF是灰度直方图的累积分布函数，其表达式为：

CDF(k) = ∑n(i=0) h(i) / (M * N)

其中，k为灰度级，h(i)为第i个灰度级出现的像素数，M和N分别为图像的宽度和高度。

反向映射函数则是将新的灰度值映射回原来的灰度值，其表达式为：

s = T(r) = (L-1) * ∑(i=0)^r Pr(i)

其中，s为新的灰度值，r为原来的灰度值，L为灰度级的数量，Pr(i)为原图像中灰度值为i的像素出现的概率。

通过这样的灰度值映射方式，图像中的像素灰度值可以得到更加均匀的分布，从而实现图像增强的效果。